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如何讓AI“識(shí)破”AI?這項(xiàng)研究給出答案

讓檢測器學(xué)會(huì)“舉一反三”,提升其泛化性能,是增強(qiáng)AI文本檢測能力的關(guān)鍵。

如何讓AI“識(shí)破”AI?這項(xiàng)研究給出答案

來源:科技日報(bào)    2025-08-25 10:20
2025-08-25 10:20 
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隨著大模型逐漸變成學(xué)習(xí)、工作中不可或缺的生產(chǎn)力工具,其伴生的問題也日益凸顯。AI經(jīng)常會(huì)“一本正經(jīng)地胡說八道”,生成看似合理的虛假信息;一些人利用AI工具代寫作業(yè)甚至畢業(yè)論文,極大沖擊著學(xué)術(shù)誠信和規(guī)范;AI生成內(nèi)容的流暢性和邏輯性越來越強(qiáng),人類識(shí)別困難,但論文AI率檢測系統(tǒng)有待完善,論文被誤判的問題時(shí)有發(fā)生……如何精準(zhǔn)識(shí)別AI生成內(nèi)容,成為亟待解決的問題。

南開大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院媒體計(jì)算實(shí)驗(yàn)室近日取得的一項(xiàng)研究成果,或?yàn)榻鉀Q這些難題提供可行方案。該成果創(chuàng)新性地提出直接差異學(xué)習(xí)(DDL)優(yōu)化策略,教會(huì)AI用“火眼金睛”辨別人機(jī)不同,實(shí)現(xiàn)AI檢測性能的巨大突破。相關(guān)成果論文已被ACM MM 2025(第33屆ACM國際多媒體會(huì)議)接收。

目前AI生成內(nèi)容檢測主要有兩種路線。一種是基于訓(xùn)練的檢測方法,使用特定數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)專用的分類模型;另一種是零樣本檢測方法,直接使用一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的語言模型并設(shè)計(jì)某種分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類。多項(xiàng)研究表明,現(xiàn)有檢測方法在應(yīng)對復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)場景時(shí)面臨困境。

為何現(xiàn)有的AI檢測工具會(huì)“誤判”?“如果把AI文本檢測看作一場考試,那么現(xiàn)有檢測方法就好比機(jī)械刷題、死記硬背答案的固定套路,難以學(xué)會(huì)答題邏輯,一旦遇到全新難題,準(zhǔn)確率就會(huì)顯著下降。”論文第一作者、南開大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道,“要想實(shí)現(xiàn)通用檢測,理論上需收集所有大模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,但這在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。”

讓檢測器學(xué)會(huì)“舉一反三”,提升其泛化性能,是增強(qiáng)AI文本檢測能力的關(guān)鍵。為此,研究團(tuán)隊(duì)另辟蹊徑,提出DDL方法,通過直接優(yōu)化模型預(yù)測的文本條件概率差異與人為設(shè)定的目標(biāo)值之間的差距,幫助模型學(xué)習(xí)AI文本檢測的內(nèi)在知識(shí)。這種方法可精準(zhǔn)捕捉人機(jī)文本間的深層語義差異,從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。

“使用DDL訓(xùn)練得到的檢測器如同有了‘火眼金睛’,即便只‘學(xué)習(xí)’過DeepSeek-R1的文本,也能精準(zhǔn)識(shí)別像GPT-5這樣最新大模型生成的內(nèi)容。”付嘉晨說。

團(tuán)隊(duì)還提出了一個(gè)全面的測試基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集MIRAGE,該數(shù)據(jù)集使用13種主流的商用大模型以及4種先進(jìn)的開源大模型,生成了接近10萬條“人類—AI”文本對。

“MIRAGE是目前唯一聚焦商用大語言模型檢測的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。如果說之前的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集是由少且能力簡單的大模型命題出卷,那么MIRAGE則是由17個(gè)能力強(qiáng)大的大模型聯(lián)合命題,形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。”論文通訊作者、南開大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副教授郭春樂說。

在MIRAGE的測試結(jié)果顯示,現(xiàn)有檢測器的準(zhǔn)確率從在簡單數(shù)據(jù)集上的90%驟降至約60%;而使用DDL訓(xùn)練的檢測器仍保持85%以上的準(zhǔn)確率。與斯坦福大學(xué)提出的AI生成文本檢測工具DetectGPT相比,使用DDL方法訓(xùn)練的檢測器性能提升71.62%;與馬里蘭大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)等共同提出的AI生成文本檢測方法Binoculars相比,性能提升68.03%。

“AIGC發(fā)展日新月異,我們將持續(xù)迭代升級評估基準(zhǔn)和技術(shù),致力于實(shí)現(xiàn)更快、更準(zhǔn)、更低成本的AI生成文本檢測。”研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、南開大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授李重儀說。

【責(zé)任編輯:曹靜】
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